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기출문제7

ERP정보관리사 오답노트(8) - 2021년 3회 기출문제 물류2급 1. 다음 중에서 지역 및 시장별 할당을 이용하여 목표판매액을 할당하려고 할 때 고려해야 할 사항으로 가장 옳은 것은? ① 교차비율 -> 제품 및 서비스별 할당 ② 이익공헌도 -> 제품 및 서비스별 할당 ③ 목표 시장점유율 -> 제품 및 서비스별 할당 ④ 잠재구매력지수 -> 지역 및 시장별 할당 2. 의류업체 A사의 여신상황이 보기와 같다. A사의 자금조달기간으로 옳은 것은? 구분 (단위 : 만원, 일) 매출액 170,000 매출채권잔액 34,000 재고회전기간 32 매입채무지급기간 45 ① 30 ② 40 ③ 50 ④ 60 매출채권회수기간 = 매출채권잔액 / 매출액 x 365일 = 73일 자금조달기간 = 매출채권회수기간 - 매입채무지급기간 + 재고회전기간 = 73 - 45 + 32 = 60일 3.. 2023. 7. 17.
ERP정보관리사 오답노트(7) - 2021년 2회 기출문제 물류2급 1. ERP 구축방법 중 분석단계에 해당되지 않는 것은? ① 현재 업무 파악 ② 현업요구사항 분석 ③ 주요 성공요인 도출 ④ GAP 분석 -> 설계단계 2. 다음 중 ERP 도입 시 구축절차에 따른 방법에 대한 설명으로 가장 적합한 것은 무엇인가? ① 분석단계에서는 패키지 기능과 TO-BE 프로세스와의 차이를 분석한다. -> 설계단계 ② 설계단계에서는 AS-IS를 파악한다. -> 분석단계 ③ 구축단계에서는 패키지를 설치하고 커스터마이징을 진행한다. -> 설계단계 ④ 구현단계에서는 시험가동 및 시스템평가를 진행한다. 3. [보기]의 정보를 바탕으로 교차비율을 고려해 상품 A, B의 목표판매액을 차등 할당하고자 한다. 다음 중 설명내용이 가장 옳지 않은 것은? 구분 매출액 한계이익 평균재고액 상품 .. 2023. 7. 16.
ERP정보관리사 오답노트(6) - 2021년 1회 기출문제 물류2급 1. 다음 중 ERP의 기능적 특징으로 적절하지 않은 것은? ① 선진 프로세스의 내장 ② 기업의 투명경영 수단으로 활용 ③ 객체지향기술의 사용 -> 기술적 특징 ④ 실시간 정보처리 체계 구축 2. 거래처의 여신한도액 설정을 위해 경영지표를 고려하고자 한다. 다음 중 재무제표가 있는 경우 경영지표가 나타내는 경영현황의 관계가 올바르게 연결된 것은? ① 상품회전율 - 성장성 ② 매출채권회전율 - 수익성 ③ 자기자본비율 - 안정성 ④ 매출액대비총이익율 - 안정성 3. A기업은 당월마감하고 당월회수하는 일반적인 회수율 계산방식을 통해 외상매출금 회수율을 산출하고 있다. [보기]의 자료를 이용할 때, 3월의 외상매출금 회수율은 얼마인가? - 2월말 외상매출금 잔액 : 80만원 - 3월 매출액 : 520만.. 2023. 7. 16.
빅데이터 분석기사 실기 2회 기출 # 작업형 1유형 # 1. 범죄율 컬럼인 Crim 항목의 상위에서 10번째 값으로 상위 10개의 값을 변환한 후, age가 80이상인 데이터를 추출하여 crim의 평균값 추출 # print(df.head()) df = df.sort_values('CRIM', ascending = False) # print(df['CRIM'].head(20)) # print(df['CRIM'].iloc[9]) # print(df['CRIM'].iloc[:10]) df['CRIM'].iloc[:10] = df['CRIM'].iloc[9] # print(df['CRIM'].head(20)) cond = df['AGE'] >= 80 df = df[cond] # print(df.head()) print(df['CRIM'].mea.. 2023. 6. 23.
빅데이터 분석기사 실기 3회 기출 # 작업형 1유형 # 1. 데이터 중 결측치가 있는 경우 해당 데이터의 행을 모두 제거하고, 첫번째 행부터 순서대로 70%까지의 데이터를 훈련 데이터로 추출한 데이터 세트를 구성한다. # 변수 중 'housing_median_age'의 Q1(제1사분위수) 값을 정수로 계산하시오. # print(df.shape) # print(df.isnull().sum()) # 결측치 제거 df = df.dropna() # print(df.isnull().sum()) # print(df.shape) # print(len(df)) # 첫번째 행부터 순서대로 70%까지의 데이터 추출 # print(len(df)) # print(len(df)*0.7) train = df.iloc[:int(len(df)*0.7)] # prin.. 2023. 6. 23.
빅데이터 분석기사 실기 4회 기출 # 작업형 1유형 list = [2, 3, 3.2, 5, 7.5, 10, 11.8, 12, 23, 25, 31.5, 34] import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'value' : list }) # print(df) # 1-1. 제1사분위수와 제3사분위수 구하기 q1 = df['value'].quantile(.25) q3 = df['value'].quantile(.75) # print(q1, q3) # 정답 : 제1사분위수 = 4.55, 제3사분위수 = 23.5 # 1-2. 제1사분위수와 제3사분위수 차이의 절대값 구하기 # print(abs(q1-q3)) # 정답 : 18.95 # 1-3. 그 값의 소수점을 버린 후 정수로 출력 result = abs(q1-q3) pri.. 2023. 6. 23.
빅데이터 분석기사 실기 5회 기출 # 작업형 1유형 # 가격 컬럼 중 종량제 봉투가 존재하면 값이 0 # 1. 용도 : 음식물쓰레기, 사용대상 : 가정용, 2L 가격의 평균을 소수점 버린 후 정수로 출력 cond1 = df['용도'] == '음식물쓰레기' cond2 = df['사용대상'] == '가정용' cond3 = df['2L가격'] != 0 df = df[cond1&cond2&cond3] # print(df.head()) # print(df['2L가격'].mean()) print(round(df['2L가격'].mean())) # 정답 : 119 # 작업형 1유형 # BMI지수 = 몸무게(kg) / 키(m)의 제곱 # 2. 비만도가 정상에 속하는 인원수와 과체중에 속하는 인원수의 차이를 정수로 출력 df['BMI'] = (df['We.. 2023. 6. 23.
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